데이터 결합/합병

1.데이터 결합

pd.conact() 함수

Pandas 라이브러리에서 여러 DataFrame 또는 Series를 연결(concatenate)행(row) 또는 열(column) 단위로 데이터를 합칠 수 있습니다.

import pandas as pd

# 예시 DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [5, 6], 'B': [7, 8]})

# 행 방향으로 연결 (기본 axis=0)
result = pd.concat([df1, df2])
print(result)

• 주요 인자

  1. objs: 합칠 객체들의 리스트. 이 객체들은 DataFrame 또는 Series여야 합니다.
  2. axis: 연결할 축을 지정합니다. axis=0은 행 방향으로 연결, axis=1은 열 방향으로 연결합니다. 기본값은 axis=0입니다.
  3. ignore_index: True로 설정하면 인덱스를 무시하고 새로 생성된 인덱스를 할당합니다. 기본값은 False입니다.
  4. keys: 여러 DataFrame을 합칠 때 각 DataFrame에 대한 레벨을 지정할 수 있습니다. MultiIndex를 생성할 수 있습니다.
  5. join: inner 또는 outer를 지정할 수 있습니다. outer는 모든 열을 포함, inner는 공통 열만 포함하여 합칩니다. 기본값은 outer입니다.
  6. verify_integrity: True로 설정하면, 중복된 인덱스를 체크하고 오류를 발생시킵니다.

• 행 방향 연결 (axis=0)

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [5, 6], 'B': [7, 8]})

# 두 DataFrame을 행 방향으로 합치기
result = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)
print(result)

   A  B
0  1  3
1  2  4
2  5  7
3  6  8

• 열 방향 연결 (axis=1)

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2]})
df2 = pd.DataFrame({'B': [3, 4]})

# 두 DataFrame을 열 방향으로 합치기
result = pd.concat([df1, df2], axis=1)
print(result)

   A  B
0  1  3
1  2  4